Rozpoznawanie obrazu

Co to jest rozpoznawanie obrazów AI i jak to działa?

Istoty ludzkie mają wrodzoną zdolność odróżniania i precyzyjnej identyfikacji obiektów, ludzi, zwierząt i miejsc na zdjęciach. Jednak komputery nie mają możliwości klasyfikowania obrazów. Można ich jednak nauczyć interpretować informacje wizualne za pomocą aplikacji widzenia komputerowego i technologii rozpoznawania obrazów.

Jako odgałęzienie sztucznej inteligencji i widzenia komputerowego, rozpoznawanie obrazu łączy głęboka nauka techniki do obsługi wielu rzeczywistych przypadków użycia. Aby dokładnie postrzegać świat, sztuczna inteligencja zależy od wizji komputerowej.

Bez pomocy technologii rozpoznawania obrazu komputerowy model wizyjny nie może wykryć, zidentyfikować i wykonać klasyfikacja obrazu. Dlatego oprogramowanie do rozpoznawania obrazów oparte na sztucznej inteligencji powinno być w stanie dekodować obrazy i przeprowadzać analizę predykcyjną. W tym celu modele sztucznej inteligencji są szkolone na ogromnych zbiorach danych, aby uzyskać dokładne prognozy.

Według Fortune Business Insights wielkość globalnego rynku technologii rozpoznawania obrazów została wyceniona w 23.8 r. na 2019 mld USD. $ 86.3 mld 2027, rosnąc w tym okresie o 17.6% CAGR.

Co to jest rozpoznawanie obrazu?

Rozpoznawanie obrazu wykorzystuje technologię i techniki, aby pomóc komputerom identyfikować, oznaczać i klasyfikować interesujące elementy obrazu.

Podczas gdy ludzie dość łatwo przetwarzają obrazy i klasyfikują obiekty wewnątrz obrazów, to samo jest niemożliwe w przypadku maszyny, jeśli nie została specjalnie do tego przeszkolona. Wynikiem rozpoznawania obrazu jest dokładna identyfikacja i klasyfikacja wykrytych obiektów do różnych z góry określonych kategorii za pomocą technologii głębokiego uczenia.

Jak działa rozpoznawanie obrazu AI?

Jak ludzie interpretują informacje wizualne?

Nasze naturalne sieci neuronowe pomagają nam rozpoznawać, klasyfikować i interpretować obrazy w oparciu o nasze przeszłe doświadczenia, wyuczoną wiedzę i intuicję. W podobny sposób sztuczna sieć neuronowa pomaga maszynom identyfikować i klasyfikować obrazy. Ale najpierw muszą zostać przeszkoleni, aby rozpoznać obiekty na obrazie.

Dla wykrywanie obiektów do pracy, model musi najpierw zostać przeszkolony na różnych zestawach danych obrazu przy użyciu metod głębokiego uczenia.

W przeciwieństwie do ML, gdzie dane wejściowe są analizowane za pomocą algorytmów, głębokie uczenie wykorzystuje warstwową sieć neuronową. W grę wchodzą trzy rodzaje warstw — wejściowa, ukryta i wyjściowa. Informacje wejściowe są odbierane przez warstwę wejściową, przetwarzane przez warstwę ukrytą, a wyniki generowane przez warstwę wyjściową.

Ponieważ warstwy są ze sobą połączone, każda warstwa zależy od wyników poprzedniej warstwy. Dlatego ogromny zbiór danych jest niezbędny do wytrenowania sieci neuronowej, tak aby system głębokiego uczenia się skłaniał się do naśladowania ludzkiego procesu rozumowania i kontynuował naukę.

[Przeczytaj także: Kompletny przewodnik po adnotacjach obrazu]

W jaki sposób sztuczna inteligencja jest szkolona do rozpoznawania obrazu?

Komputer widzi i przetwarza obraz zupełnie inaczej niż ludzie. Obraz dla komputera to tylko kilka pikseli – jako obraz wektorowy lub raster. Na obrazach rastrowych każdy piksel jest ułożony w formie siatki, podczas gdy na obrazie wektorowym są one ułożone jako wielokąty o różnych kolorach.

Podczas organizacji danych każdy obraz jest kategoryzowany, a cechy fizyczne są wyodrębniane. Ostatecznie kodowanie geometryczne jest przekształcane w etykiety opisujące obrazy. Ten etap – gromadzenie, organizowanie, etykietowanie i opisywanie obrazów – ma kluczowe znaczenie dla wydajności modeli widzenia komputerowego.

Po dokładnym opracowaniu zbiorów danych głębokiego uczenia obraz algorytmy rozpoznawania pracuj nad rysowaniem wzorów z obrazów.

Rozpoznawanie twarzy:

Sztuczna inteligencja jest wyszkolona do rozpoznawania twarzy poprzez mapowanie rysów twarzy danej osoby i porównywanie ich z obrazami w bazie danych głębokiego uczenia, aby uzyskać dopasowanie.

Identyfikacja obiektu:

Technologia rozpoznawania obrazu pomaga w dostrzeżeniu obiektów zainteresowania w wybranej części obrazu. Wyszukiwanie wizualne działa w pierwszej kolejności, identyfikując obiekty na obrazie i porównując je z obrazami w sieci.

Wykrywanie tekstu:

System rozpoznawania obrazu pomaga również wykrywać tekst z obrazów i konwertować go na format do odczytu maszynowego za pomocą optycznego rozpoznawania znaków.

Proces Systemu Rozpoznawania Obrazu

Poniższe trzy kroki tworzą tło, na którym obraz prace rozpoznawcze.

Proces 1: Treningowe zbiory danych

Cały system rozpoznawania obrazów zaczyna się od danych treningowych składających się ze zdjęć, obrazów, filmów itp. Następnie sieci neuronowe potrzebują danych treningowych do rysowania wzorców i tworzenia percepcji.

Proces 2: Trening sieci neuronowych

Po opracowaniu zestawu danych są one wprowadzane do algorytmu sieci neuronowej. Działa jako przesłanka do opracowania narzędzia do rozpoznawania obrazu. Korzystanie z algorytm rozpoznawania obrazu umożliwia sieciom neuronowym rozpoznawanie klas obrazów.

Proces 3: Testowanie

Model rozpoznawania obrazu jest tak dobry, jak jego testowanie. Dlatego ważne jest, aby przetestować wydajność modelu przy użyciu obrazów, których nie ma w uczącym zestawie danych. Rozsądnie jest zawsze używać około 80% zbioru danych na model szkolenia a reszta, 20%, na testach modelowych. Wydajność modelu jest mierzona na podstawie dokładności, przewidywalności i użyteczności.

Top wykorzystuje przypadki rozpoznawania obrazu AI

Branże wykorzystujące rozpoznawanie obrazu

Technologia rozpoznawania obrazów wykorzystująca sztuczną inteligencję jest coraz częściej wykorzystywana w różnych branżach i przewiduje się, że trend ten utrzyma się w dającej się przewidzieć przyszłości. Niektóre branże wyjątkowo dobrze wykorzystujące rozpoznawanie obrazu to:

Branża bezpieczeństwa:

Branże bezpieczeństwa intensywnie wykorzystują technologię rozpoznawania obrazów do wykrywania i identyfikacji twarzy. Inteligentne systemy bezpieczeństwa wykorzystują systemy rozpoznawania twarzy, aby zezwolić lub odmówić ludziom wejścia.

Ponadto smartfony mają standardowe narzędzie do rozpoznawania twarzy, które pomaga odblokowywać telefony lub aplikacje. Koncepcja identyfikacji twarzy, rozpoznawania i weryfikacji poprzez znalezienie dopasowania z bazą danych jest jednym z aspektów rozpoznawanie twarzy.

Przemysł samochodowy:

Rozpoznawanie obrazu pomaga samochodom autonomicznym i autonomicznym osiągać najlepsze wyniki. Za pomocą kamer skierowanych do tyłu, czujników i LiDAR generowane obrazy są porównywane z zestawem danych za pomocą oprogramowania do rozpoznawania obrazu. Pomaga dokładnie wykrywać inne pojazdy, sygnalizację świetlną, pasy ruchu, pieszych i nie tylko.

Branży detalicznej:

Branża detaliczna wkracza w sferę rozpoznawania obrazów, ponieważ dopiero niedawno wypróbowuje tę nową technologię. Jednak za pomocą narzędzi do rozpoznawania obrazu pomaga klientom wirtualnie przymierzyć produkty przed ich zakupem.

Branża Opieki Zdrowotnej:

Branża opieki zdrowotnej jest prawdopodobnie największym beneficjentem technologii rozpoznawania obrazów. Technologia ta pomaga pracownikom służby zdrowia w dokładnym wykrywaniu guzów, zmian chorobowych, udarów i guzków u pacjentów. Pomaga także osobom niedowidzącym uzyskać lepszy dostęp do informacji i rozrywki poprzez wyodrębnianie danych online za pomocą procesów tekstowych.

Wytrenowanie komputera w postrzeganiu, rozszyfrowywaniu i rozpoznawaniu informacji wizualnych, tak jak ludzie, nie jest łatwym zadaniem. Potrzebujesz mnóstwa oznaczonych i sklasyfikowanych danych, aby opracować model rozpoznawania obrazów AI.

Opracowany przez Ciebie model jest tak dobry, jak dane treningowe, którymi go podajesz. Jakość pliku danych, dokładne i dobrze oznaczone dane, a otrzymasz wysokowydajny model AI. Skontaktuj się z firmą Shaip, aby uzyskać spersonalizowany i wysokiej jakości zestaw danych dla wszystkich potrzeb projektu. Gdy jedynym parametrem jest jakość, zespół ekspertów Sharp to wszystko, czego potrzebujesz.

Podziel społecznej

Może Ci się spodobać